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计算机视觉在各行各业中都有广泛的应用，小编为大家总结一下，计算机视觉在交通中的应用都具体有哪些，希望对大家有帮助。

停车占用检测

停车位可视化监控的目的是检测停车场的占用情况。计算机视觉应用程序基于深度卷积神经网络（CNN），在视觉停车场占用检测方面提供高效解决方案。停车场检测存在多个数据集，如PKLot和CNRPark-EXT。

行车违章检测

执法机构和市政当局正在增加基于摄像头的道路监控系统的部署，以减少不安全驾驶行为。越来越多的计算机视觉技术被用于自动检测违规行为，如超速、闯红灯或停车标志、错误驾驶和非法转弯。

交通流量分析

在智能交通系统（ITS）中，交通流分析已经得到了广泛的研究，包括使用入侵方法（标签、路面下线圈等）和非入侵方法（如摄像头）。

自动车牌识别

许多现代交通和公共安全系统依赖于从静止图像或视频中识别和提取车牌信息的能力。自动车牌识别（ALPR）在许多方面改变了公共安全和交通行业，帮助实现了现代收费道路解决方案，通过自动化不仅显著节约了运营成本，还实现了全新的功能（例如，警车上的车牌读取装置）。OpenALPR是一个流行的自动车牌识别库，基于车牌图像或视频的字符识别。

交通标志检测

计算机视觉用于交通标志的检测和识别。将视觉技术应用于不同交通场景的交通标志分割（图像分割），并采用深度学习算法对交通标志进行识别和分类。

防撞系统

车辆检测和车道检测是最先进的驾驶员辅助系统（ADAS）的组成部分。深度神经网络近年来已应用到深度学习研究及自主避撞系统中。

驾驶员注意力检测

分心驾驶——例如打手机和疲劳驾驶——在全球道路交通事故中占很大比例。人工智能是用来了解驾驶行为，找到缓解道路交通事故的解决方案。